KAIST, 투명 유리도 인식하는 피지컬 AI 기술 개발

AI 요약

KAIST 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 유리나 물처럼 투명한 물체를 인식하는 글린트, 빛과 재질을 이해하는 장면 복원 기술 라디오GS, 사진 한 장으로 목적지에 도달하는 비주얼-RRT, 미래 예측 기반 행동 계획 기술 클래드 등 피지컬 AI 핵심기술을 개발했다고 6일 밝혔습니다. 글린트는 반사된 모습과 유리 뒤 물체를 분리해 투명 장면을 정확히 이해하도록 하고 라디오GS는 조명 변화 속에서도 물체의 재질과 환경을 안정적으로 인식하게 하며 비주얼-RRT는 사진 한 장만으로 로봇이 목적지에 도달하는 데 성공했고 클래스는(클래드는) 미래 상황을 예측해 행동을 계획해 복잡한 환경에서도 작업 성공률을 높입니다. 이번 연구 성과는 ICLR 2026과 CVPR 2026에서 구두 발표 2편, 하이라이트 논문 2편 등 총 4편으로 발표됐으며 자율주행차, 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 디지털 트윈 등 실제 환경에서 작동하는 차세대 자율 시스템 구현에 활용될 수 있다고 연구팀은 기대했습니다.